import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=146 lang=java
 *
 * [146] LRU缓存机制
 *
 * https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/description/
 *
 * algorithms
 * Medium (44.71%)
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 * Total Accepted:    28K
 * Total Submissions: 62.4K
 * Testcase Example:  '["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"]\n[[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]'
 *
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 *
 * 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) -
 * 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * 进阶:
 *
 * 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * 示例:
 *
 * LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
 *
 * cache.put(1, 1);
 * cache.put(2, 2);
 * cache.get(1);       // 返回  1
 * cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
 * cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
 * cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.get(3);       // 返回  3
 * cache.get(4);       // 返回  4
 *
 *
 */

// @lc code=start
class LRUCache {

    Map<Integer, Node> map = new HashMap<>();
    private class Node {
        int val;
        Node pre;
        int key;
        Node next;

        public Node(int val, int key) {
            this.val = val;
            this.key = key;
        }
    }

    int capacity;
    int size;
    Node head = new Node(0, 0);
    Node tail = new Node(0, 0);
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }

    public int get(int key) {
        if(!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        Node node = map.get(key);
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
        node.next = head.next;
        node.next.pre = node;
        node.pre = head;
        head.next = node;
        return node.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = map.get(key);
        if(node == null ) {
            if(size == capacity) {
                map.remove(tail.pre.key);
                tail.pre.pre.next = tail;
                tail.pre = tail.pre.pre;
            }   else {
                size++;
            }
            node = new Node(value, key);
        } else {
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
            node.val = value;
        }
        node.next = head.next;
        node.pre = head;
        head.next = node;
        node.next.pre = node;
        map.put(key, node);

    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
// @lc code=end

